家
109B
モデルパラメーター数量
Meta
関連組織
オープンソース
ライセンスタイプ
2025年4月5日
リリース時間
モデルの紹介
Llama 4 モデルは自動回帰言語モデルであり、専門家混合（MoE）アーキテクチャを使用し、ネイティブマルチモーダルを実現するために早期融合を組み込んでいます。
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言語理解能力
多くの場合、セマンティックな誤判断を行い、応答の明らかな論理的切断につながります。
5.3
知識カバレッジの範囲
主流の分野の中心的な知識を持っていますが、最先端の学際的な分野の報道は限られています。
8.4
推論能力
非線形関係を処理するときに効率が低下するが、3つ以上のステップで論理的な推論を実行できます。
7.8
モデル比較
Llama4-Scout-17B-16E-Instruct vs Doubao-Seed-1.6-251015 (Thinking)
ByteDance社がリリースした深層推論の手動切り替えに対応した深層推論モデルで、doubao-1.5と比較して性能が大幅に向上している。
Llama4-Scout-17B-16E-Instruct vs Doubao-Seed-1.6-thinking-250715
バイトダンスが発売したシードシリーズモデルの最新バージョンで、思考モードをサポートしています。
関連モデル
Llama4-Maverick-17B-128E-Instruct
Llama 4モデルは、MoE（mixture-of-experts）アーキテクチャを使用し、ネイティブのマルチモダリティのための早期フュージョンを組み込んだ自己回帰型言語モデルである。
Llama4-Maverick-17B-128E-Instruct
Llama 4モデルは、専門家の混合（MoE）アーキテクチャを使用し、ネイティブなマルチモーダル機能のために早期融合を取り入れた自己回帰型言語モデルです。
Llama3.1-8B-Instruct
Llama3.1 はマルチリンガルで、大幅に長いコンテキスト長（128K）、最先端のツール利用能力、そして全体的な優れた推論能力を持っています。
Llama3.1-405B-Instruct-FP8
Llama 3.1 405B は、汎用知識、操縦性、数学、ツール使用、多言語翻訳などの最先端能力においてトップのAIモデルと互角に戦える最初のオープンソースモデルです。
Llama3.2-3B-Instruct
Llama 3.2 3B モデルは128Kトークンのコンテキスト長をサポートしており、要約、指示フォローやリライトなどのオンデバイス用途において、エッジでローカルに実行されるクラス最高の性能を発揮します。
関連文書
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